基于 MATLAB 的局部二值模式（LBP）图像纹理特征提取

基于 MATLAB 的局部二值模式（LBP）图像纹理特征提取

近年来，随着数字图像处理技术的不断发展，图像纹理分析成为了一个重要的研究方向。其中，LBP 算法因其简单、高效、不受光照变化影响等特点，在图像纹理特征提取方面得到了广泛应用。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现 LBP 算法进行图像纹理特征提取，并给出相应的源代码。

一、LBP 算法原理

LBP 算法是一种局部纹理分析算法，它通过比较某一像素周围的相邻像素与该像素的灰度值得到一个二进制编码，然后将得到的二进制编码转化为十进制数作为该像素的 LBP 纹理值，从而对图像进行纹理特征描述。

一般地，给定一个像素点 p(x, y)，以它为中心的 3×3 邻域的 8 个像素点的灰度值分别为 g0,g1,…,g7，则该像素点的 LBP 纹理值计算公式为：

LBP§ = ∑(i=0)^7 s(gi - gp) * 2^i

其中，s(x) 表示符号函数（即 x ≥ 0 时为 1，x < 0 时为 0），gp 表示中心像素的灰度值。

二、MATLAB 实现

在 MATLAB 中，我们可以使用“lbp”函数实现 LBP 算法。具体来说，首先将 RGB 彩色图像转化为灰度图像，然后将灰度图像分割为若干小区域，在每个小区域内计算 LBP 纹理值，最后将